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在社交网络中进行意见领袖的识别对信息传播分析、舆情监测、网络营销等有着重要意义。目前,很多挖掘意见领袖的研究仅基于简单的粉丝关注或转发方式,而忽视了用户关系中的权重因素,不符合信息传播的实际情况。因此,提出加权网络下基于微博转发关系的FW-Rank（Forwarding Weight Rank）算法。该算法使用新浪微博数据进行实验,相比于通过简单关注关系形成社交网络的方式,FW-Rank算法的最终结果更加合理准确。 相似文献
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推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、交互特征和网络结构,设计微博舆情下用户影响力评估算法MUR,并结合K-means算法形成MUK-means算法,实现对意见领袖群的识别。以新浪微博数据进行实验,MUK-means算法的聚类时间（14s）远远少于传统K-means算法（32s）,而且基于MUK-means算法得到的意见领袖群的用户覆盖率高达86.3%。实验结果表明,MUK-means算法改进了K-means算法初始聚类中心不确定的缺点,不仅提高了聚类效率,而且实现了对意见领袖群的有效识别。 相似文献
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彭丽霞 《福建工程学院学报》2022,(5):474-480
随着互联网成为人们获取信息的主要来源,网络意见领袖成为重要的意见群体。探讨网络意见领袖的研究热点对于把握传播理论的发展、推进相关研究具有重要意义。以收录在CSSCI或北大核心目录中的刊物为数据来源,选取28个高频词构建共词矩阵,对相异矩阵进行聚类分析,使用Gephi呈现关键词共现网络图,通过共词分析法发现国内网络意见领袖研究的五大热点,即网络意见领袖的特征和作用机制、网络意见领袖的识别、突发事件中的意见领袖、大学生意见领袖的引导和培养、消费意见领袖和营销传播,并根据研究现状提出未来可继续深入探索的方向。 相似文献
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新媒体环境下,高校网络舆情成为一种新兴的信息情感表达方式。高校师生作为网络媒介使用的重要群体,关注和引导其在网络舆情中的情感诉求与表达,在高校管理和思政教育中尤为重要。文章通过解释高校网络舆情的定义内涵,重点分析了高校网络舆情生成机理及舆情主体（高校师生）在网络中的聚合方式,厘清了高校网络舆情传播过程节点和传播特征。分析表明,高校舆情发展受空间因素和舆情主体情感因素影响,舆情主体通过链式、圈式聚集情感联系,在此过程中情感倾向易出现“群体极化”效应,而高校网络意见领袖在舆情传播中发挥的效力更大。因此,高校舆情监管应加强舆情主体主流思想教育,引导学生树立社会主义核心价值观,积极构建健康的高校网络舆情环境。 相似文献
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两级传播论的观点认为,意见通常从广播和印刷媒介流向意见领袖,再从意见领袖流向人群中不太活跃的部分。传统教学过程中教师很容易被理解成意见领袖,把知识信息直接传递给学习者。但在网络教学中,知识传播通过网络来传递,教师与学习者不再直接面对,因而两级传播论在这一过程中被赋予了新的内涵。 相似文献
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以影响力为衡量标准的影响力扩散模型,广泛用于挖掘和分析社交网络舆论领袖及热门话题,但因其在计算影响力时没有考虑文本内容相似度,导致舆论领袖识别的准确率不高,为此,提出一种影响力扩散内容模型。根据帖子回复关系构建帖子之间的外部链接结构;使用向量空间模型计算帖子间的内容相似度,构建内部链接结构;根据所含高频关键词个数比赋予每个帖子相应的影响力值。该过程整合了帖子回复结构网络特性及帖子内容相似度等信息,提高了舆论领袖的识别准确率。实验结果表明,该方法比影响力扩散模型效果更好。 相似文献
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网络教学中的虚拟社群与实体社会中的群体相似,虚拟社群中的主导者也是"意见领袖".意见领袖在虚拟社群中自然生成,并扮演着信息加工者、信息扩散者、舆论引导者和社群维系者的角色.意见领袖在虚拟社群中的生成和角色扮演对提高网络教学质量,增进网络教学传播效果具有巨大的影响力. 相似文献
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随着互联网的快速发展,社交网络已逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。介绍OAuth协议的基本原理和实现流程,以新浪微博为例阐述用户和用户关系的数据抓取方法;讨论一种能够有效地表示社交网络中用户关系的数据结构,介绍用户关系识别的方法;对社交网络中的用户关系进行分析总结,并展望在后期研究工作中,如何通过对用户关系的分析更有效地发现意见领袖。 相似文献
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新型冠状病毒（COVID-19）疫情爆发期间,涌现出了众多的抗疫意见领袖。通过对意见领袖话题传播和演化进行分析研究,可以为网络舆情治理和疫情防控提供理论和知识支撑。采用N-Gram语言模型和Shingling相似度算法相结合的方式进行话题检测,再通过Neo4j图数据库存储与检索意见领袖、话题、事件等多维实体特征,构建以意见领袖为核心的话题图谱。实验结果表明,话题准确率达82.3%,召回率达81.6%,与传统Single-Pass聚类相似度算法相比均有所提高。通过对图谱分析,能够简单直观地展示出不同实体间多维舆情关系。同时,可以提高检索速度和分析效率,符合舆情传播客观规律。 相似文献
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徐翔 《华中科技大学学报(社会科学版)》2023,(2):108-118
当前在社会化媒体与自媒体“人人时代”强势崛起、网络海量信息过载、用户生产内容多样化、网络“巴尔干化”盛行背景下,对社交网络内容生产中的意见领袖是否趋于相似化乃至“标准化”的问题,学界缺乏足够理论关注和系统实证。结合新浪微博样本,本文使用潜在语义分析和用户相似度计算、统计检验、路径分析等方法,探讨社交网络意见领袖“标准化”现象与路径。新浪微博用户随着意见领袖程度提高、粉丝规模增大,表现出去独特性的“全局标准化”,以及与之关联的“趋顶标准化”和“邻域标准化”演变。这几种“标准化”不是相互独立或冲突的,而是有着内在作用结构、同步性过程。高影响力的意见领袖用户并非彼此分化,而是加强着社交网络共同体的内容封闭性,显现出在“个体信息茧房”之外存在尚深思不足的“社会信息茧房”风险,在社交网络多样化、高可达度的公共领域中潜藏着走向趋同的异化逻辑。 相似文献
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在大数据时代,社交网络数据日益剧增,有效分析社交网络信息将对政府的合理决策起到促进作用.在海量的社交网络信息中,用户行为的数据分析是近些年来研究的热点问题.利用社交网络,用户可以关注当前的热点话题,并进行评论或者发布其他信息.这一系列行为反映出用户对于不同话题的偏好性和情感的倾向性,进而提供出有价值的潜在信息.本文设计了一种并行算法,实现了在Twitter和新浪微博数据上识别热点话题,并对用户情感进行分析.实验结果表明,该方法可以有效地监控热点话题及用户情感,具有重要的现实意义. 相似文献
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传统轨迹匿名方法在匿名集生成时没有考虑用户多种特征属性,在信息攻击下无法有效保护真实位置;在轨迹形成方面因没有将余弦角度和轨迹间距离作为形成的依据,导致某些虚假轨迹无法有效保护真实轨迹。为改善以上问题,构建一种依据用户多重特征信息构建的匿名集以保证匿名有效性;采用协作用户的真实轨迹并计算相似性,从而生成虚假轨迹相似性高的MDF-Nearest算法。实验结果表明,该方法随着k值的变大与生成轨迹数量的增多,隐私保护效果逐渐改进;与传统k匿名方法相比,该算法时间开销降低41.7%,而隐私保护程度可提高至97.1%。因此该方法能以较低的时间开销,提供质量可靠的位置服务,保护用户信息。 相似文献
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基于算法逻辑的个性化新闻生产与推送,大大提高了信息生产率、传播率,改变了用户体验。但同时,媒体算法背后多元的价值标准、平台逐利、流量至上和技术黑箱问题,也影响着人们接收信息的质量和价值观;标题党、假新闻、民意伪造现象频发,算法偏见、信息茧房、社群区隔等问题影响着网络信息传播生态。基于系统论引入熵定律研究网络信息传播治理,聚焦媒体算法带给信息系统“熵增”风险及其原因,通过价值负熵、技术负熵、用户负熵建立信息系统的“耗散结构”以实现“熵控”,以人为本、将法律伦理植入算法、让用户参与算法优化,去粗取精,去伪存真,对信息进行结构化处理,以保护新闻舆论环境的有序、准确、正能量,并以此提供一种信息生态治理的新方法论。 相似文献
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通过分析社交网络中信息传播的特点,构造了社交网络信息传播模型。以用户之间互动情况来定义用户间的信任值,以新浪微博为例研究了用户间的关系特征和社交网络中信息传播的特点。 相似文献
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崔波 《山西师大学报(社会科学版)》2006,33(6):90-93
意见领袖又称舆论领袖,这一概念来源于美国传播学者拉扎斯菲尔德的《人民的选择》(1944年)一书,是指在信息传播中一些具有特殊影响力的人,他们拥有改变个人或团体思想和行为的力量。借用这一概念,对晚清的翻译出版进行考察,分析这一时期意见领袖的变迁,可以看出,晚清的意见领袖分别经历了皇权意见领袖、督抚意见领袖和世俗知识分子领袖的演进历程。 相似文献